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判断题 朴素贝叶斯可适用于非常小的数据集
学科：人工智能原理与方法
时间：2023-05-07 16:28:38
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题目1单选题
机器学习是一门研究使用计算机获取新的知识和技能,提高现有计算机求解问题能力从而具有一定智能的科学.下列关于机器学习的说法中,错误的是( )A. 机器学习的研究目标是研究通用的学习算法、认知模型以及解决实际的工程问题B. 机械学习是指机器学习过程无需任何推理或其它的知识转换,直接吸取环境所提供的信息,是最简单、最基础的学习过程C. 演绎学习主要采用演绎推理的推理形式进行机器学习D. 示例学习是通过目标对象与源对象的相似性,从而运用源对象的求解方法来解决目标对象的问题
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对于卷积网络来说,以下说法正确的是:( )A. 全连接层的作用就是分类,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接,将前一层的特征进行进一步组合B. 卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中C. 损失函数的作用是用来估算模型的预测值 与实际值 的差距的函数D. 卷积神经网络中的池化层又称为下采样层,该层的目的是降低特征图的维度,进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合
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题目4判断题
朴素贝叶斯可适用于非常小的数据集A. 对B. 错
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Q-Learning是强化学习算法中基于价值函数(value-based)的一种算法,主要思想就是将State与Action构建成一张Q值表(Q-table)来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大收益的动作A. 对B. 错
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